Banco de Questões de Concursos

Acerca dos conceitos de mineração de dados, aprendizado de máquina e bigdata, julgue o próximo item. A análise de clustering é uma tarefa que consiste em agrupar um conjunto de objetos de tal forma que estes, juntos no mesmo grupo, sejam ma…

A respeito de mineração de dados, julgue o item que se segue. No método de classificação para mineração de dados, a filiação dos objetos é obtida por meio de um processo não supervisionado de aprendizado, em que somente as variáveis de entr…

A respeito de mineração de dados, julgue o item que se segue. No método de mineração de dados por agrupamento (clustering), são utilizados algoritmos com heurísticas para fins de descoberta de agregações naturais entre objetos.

A respeito de mineração de dados, julgue o item que se segue. O fator de suporte e o fator de confiança são dois índices utilizados para definir o grau de certeza de uma regra de associação.

A respeito de mineração de dados, julgue o item que se segue. Os principais métodos de análise de agrupamentos em mineração de dados incluem redes neurais, lógica difusa, métodos estatísticos e algoritmos genéticos.

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue. As regras de associação adotadas em mineração de dados buscam padrões frequentes entre conjuntos de dados e podem ser úteis para caracterizar, por exemplo, h…

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue. Na mineração de dados preditiva, ocorre a geração de um conhecimento obtido de experiências anteriores para ser aplicado em situações futuras.

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue. A descoberta de conhecimento em bases de dados, ou KDD (knowledge-discovery), é a etapa principal do processo de mineração de dados.

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue. A fase de implantação do CRISP-DM (cross industry standard process for data mining) só deve ocorrer após a avaliação do modelo construído para atingir os obj…

Com relação a noções de mineração de dados e Big Data, julgue o item que se segue. Na primeira fase do CRISP-DM (cross industry standard process for data mining), há o entendimento dos dados para que se analise a qualidade destes.

Mineração de texto refere-se ao processo de extração automática de informações relevantes, novas e interessantes.

Uma anomalia em um conjunto de dados é sempre o valor resultante de um erro do sistema de coleta de dados.

O processo de preparação da base de dados consiste em excluir as informações faltantes dos problemas a serem resolvidos e dos algoritmos utilizados.

Para o atendimento à necessidade I, deve-se implantar a CRISP-DM, cujas etapas são Entendimento do Negócio, Entendimento dos Dados, Preparação dos Dados, Modelagem, Avaliação e Aplicação.

Em cada iteração na estimação do parâmetro β, o método do gradiente descendente requer n observações da base de treinamento, ao passo que o método do gradiente descendente estocástico utiliza uma observação selecionada aleatoriamente dessa…

Entre as condições ideais relativas à função objetivo g(β) para a aplicação do método do gradiente descendente incluem-se convexidade, continuidade e diferenciabilidade.

O modelo de regressão linear é suscetível à multicolinearidade, a qual diz respeito ao fato de o erro da predição permanecer estável, dentro de um intervalo de confiança aceitável, à medida que os valores de entrada mudam.

As árvores de decisão apresentam significativa independência dos dados de treinamento, o que garante forte estabilidade dos caminhos em caso de mudanças nos dados.

O enriquecimento de dados da etapa de pré-processamento e preparação do data mining tem como objetivo

Em um projeto de data mining, a coleta do dado que será garimpado ocorre no processo de